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计算机视觉中，马尔 — — 希尔德雷思算法是一种边缘检测的数字图像，那就是，连续曲线方法有图像亮度强、 快速变化。马尔 — — 希尔德雷思边缘检测方法简便，操作的卷积与拉普拉斯算子的高斯函数，或作为快速逼近的高斯差分图像。然后，零交叉检测筛选的结果，获得的边缘。高斯拉普拉斯算子的图像操作符有时也被称为墨西哥帽小波由于其视觉的形状，当打开上行-下来。 David Marr 和艾伦 C.希尔德雷思是两个发明家。马尔 — — 希尔德雷思运算符，但是，患有两个主要限制。它生成响应，其中不对应的边缘，所谓的"伪边缘"，和定位误差可能严重弯曲的边缘。今天，有很多更好的边缘检测方法，如基于局部定向极大值梯度幅值，在寻找的 Canny 边缘检测器或微分方法基于零交叉对应 （这两个操作之前，通过高斯平滑第步。） 的梯度方向的二阶导数的微分表达式搜索有关更多详细信息，请参阅对边缘检测的文章。

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